基于复数掩膜和神经网络的语音增强算法
- 本发明采用的技术方案是:利用神经网络的工作原理,学习语音信号的模式特征,对含噪语音提取合适的特征,从中恢复出原始语音信号。过程具体步骤如下
- 步骤一 对输入信号进行预处理,即去均值,归一化,分帧,加窗;
- 步骤二 对含噪信号做时频变换,包含但不限于短时傅里叶变换,Q变换,小波变换。
- 步骤三 将步骤二中得到的时频特征送入神经网络,神经网络输出复数域上的掩膜。
- 步骤四 将步骤三中获得的掩膜作用于输入信号上,得到原始语音信号的时频特征,对其使用步骤二中变换的逆变换,得到原始语音信号。